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信息理论下限的信息理论上界限
了解过度参数化模型的成功似乎具有挑战性。部分，由于该过程的违反直觉。共同的智慧表明，在学习中，必须对问题的问题有一定的良好偏见，并且在学习时，我们需要将自己限制在不能过分贴上数据的模型类别中。这种直觉是通过经典学习模型（例如PAC LearningValiant [1984]以及回归Alon等人的理由证明的。[1997]。在这些古典模型中，甚至可以证明Vapnik和Chervonenkis [2015]，Blumer等。[1989]，学习需要比学习类别的能力更多的示例，并且避免插值对于概括是必要的。这些结果是在与分布无关的设置中获得的，其中人们假定数据上的最差分布。
密涅瓦信息学平等奖
Winc的基础。认识到需要采取更具结构化的方法来促进多样性，我们在2022年末建立了密码学（WINC）社区的妇女，因为我们观察到的大多数聚会集中在围绕妇女和社区中的多样性的大多数聚会是临时和临时的。例如，有一个女性在密码学网络接待处以及有关盟友和包容性的小组讨论（并行！）在会议加密22期间。然而，讨论后没有采取任何行动。由于几名女性的举措，Winc出生于多个步骤。Sof´ıa Celi启动了WINC网站，Katharina Boudgoust总结了在加密货币22期间举行的接待处出现的不同讨论点。这些笔记后来发表在WINC网站上。在艾莉森·毕晓普（Allison Bishop）的支持下，这三个创建了一台专用的Discord服务器，以在Winc Community之间进行互动。DISCORD服务器是由IACR新闻提要在2023年2月正式宣传的，以及通过不同的邮件列表和Twitter。我们强调说，我们从头开始创建了Winc社区，而大型组织或社区的支持很少，主要利用我们的社交媒体和单词到字的联系才能成长。
优化农杆菌介导的大豆毛状根体外和体外转化，以便使用可视化方法筛选转化子
体外和体外农杆菌介导的毛状根转化 (HRT) 测定是植物生物技术和功能基因组学工具包的关键组成部分。在本报告中，使用 RUBY 报告基因优化了大豆的体外和体外 HRT。评估了不同的参数，包括农杆菌菌株、细菌细胞培养物的光密度 (OD 600 )、共培养基、大豆基因型、外植体年龄以及乙酰丁香酮的添加和浓度。总体而言，就毛状根和转化根（表达 RUBY ）的诱导百分比而言，体外测定比体外测定更有效。尽管如此，体外技术被认为更快且方法更简单。在 cv 的 7 天大子叶上观察到了 RUBY 的最高转化。 Bert 用 R1000 接种 30 分钟，R1000 悬浮在 ¼ B5 培养基中，OD 为 600 (0.3)，乙酰丁香酮含量为 150 µM。该测定的参数还通过两步体外毛状根转化获得了最高百分比的 RUBY。最后，使用基于机器学习的建模，进一步确定了两种测定的最佳方案。本研究建立了适用于大豆功能研究的高效可靠的毛状根转化方案。
ICO25 – 通过信息赋予你力量
专员前言 ICO25 计划的作用 我们的宗旨 战略背景 战略持久目标 价值观和行为 我们如何知道我们是否已经实现了目标？ 1. 保障和赋权人民 2. 赋权负责任的创新和可持续的经济增长 3. 促进开放和透明 4. 不断发展 ICO 的文化、能力和能力。 年度行动计划：2022 年 10 月 - 2023 年 10 月 保障和赋权公众 赋权负责任的创新和可持续的经济增长 促进开放、透明和问责制 在我们的价值观的驱动下，不断发展 ICO 的文化、能力和能力
信息公告 - 研究生录取
德里大学是印度学术卓越的灯塔，代表着一个吸引来自该国各个角落的申请人的主要教育机构。以其丰富的历史，多样化的学术祭品和杰出教师而闻名，该大学为有抱负的学生提供了一个令人信服的理由，可以在其尊敬的大厅内寻求入学。在其出色的教学学习生态系统中，很明显，机构致力于培养充满活力的学习环境。德里大学拥有各种各样的本科，研究生和研究计划，使学生能够探索和专门研究各个研究领域。遍布德里NCR，德里大学可能被视为文化，思想和观点的大熔炉，营造出一种充满活力的氛围，以培养智力的成长和创造力。
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课程规格一般信息
第1周：介绍和安全规则1-第2周：准备涂片和染色2-周第3周：差分染色程序3-周第4周4：隔离技术4-周NO 5：选择性和差异媒体5：选择性和差分媒体5-周NO 6：环境微生物学6-周6-周第7周4：微生物数量（Microscial Count（Micrososcic）7-周4：Microbial no 8：Microbial Countrorce no 8：Spection countorment（Microbsial no 8：Specetrial Countornect no 8：Specetrial countrorce）和微生物的化学剂9-周编号10：抗生素敏感性测试10-周11号：微生物的生化测试11-
用石墨烯纳米片（GNP）加强PE的机械性能：成分的影响
熔融混合的抽象处理参数（聚合物加工中最常规的技术之一）在所得材料的质量和特性中起着重要作用，尤其是在涉及纳米孔孔的情况下。当前的研究研究了螺丝挤出机的变化处理温度，旋转速度和元素，旨在通过改善PE的两个级别的商用大师的纳米粒子来增强聚乙烯（PE）纳米复合材料的机械性能。该研究投资于聚乙烯中常见兼容剂（MAPE）和剪切力的影响。对机械性能，形态和微观结构的变化进行了比较。结果表明，增加的GNP量导致机械性能的预期连续增加，指的是基础聚合物。MAPE的添加并没有显着改善研究系统的性能。 使用更强的剪切力会对性质产生负面影响。MAPE的添加并没有显着改善研究系统的性能。使用更强的剪切力会对性质产生负面影响。
黑洞信息之谜与量子德菲内蒂定理
摘要：黑洞信息之谜源于广义相对论与量子理论对黑洞辐射性质的结论存在差异。根据霍金最初的论证，辐射是热的，因此其熵会随着黑洞的蒸发而单调增加。相反，由于量子理论中时间演化的可逆性，辐射熵应该在一定时间后开始减小，正如佩奇曲线所预测的那样。基于复制技巧的新计算证实了这种减小，并揭示了其几何起源：复制品之间形成的时空虫洞。在这里，我们从量子信息论的角度分析了这些结论与霍金最初结论之间的差异，特别是使用了量子德菲内蒂定理。该定理意味着存在额外的信息 W，它既不是黑洞的一部分，也不是辐射的一部分，而是起着参考的作用。通过复制技巧获得的熵可以被识别为以参考 W 为条件的辐射的熵 S ( R | W )，而霍金的原始结果对应于非条件熵 S ( R )。熵 S ( R | W ) 在数学上是集合平均值，在对 N 个独立准备的黑洞进行实验时，它获得了操作意义：对于较大的 N ，它等于它们联合辐射的归一化熵 S ( R 1 · · · RN ) / N 。这个熵和 S ( R ) 之间的差异意味着黑洞是相关的。因此，复制虫洞可以被解释为这种相关性的几何表示。我们的结果还表明广泛使用的随机幺正模型可以扩展到多黑洞，我们通过非平凡检验支持了这一点。